理化检验-化学分册

作者：苏涵君, 李丽娜

关键词：可见-近红外光谱（Vis-NIRS）, 水质酸度, 预处理, 竞争性自适应重加权算法, 偏最小二乘法（PLS）, 定量分析模型

为了满足快速、准确、在线持续检测水质酸度（pH）的需求,基于可见-近红外光谱（Vis-NIRS）技术,结合化学计量学方法,提出了一种水质酸度的快速检测方法。采集60个不同酸度水溶液样本的Vis-NIRS原始数据,分别采用Kennard-Stone（K-S）算法和光谱-理化值共生距离（SPXY）算法进行样本集划分,运用Savitzky-Golay（S-G）卷积平滑、标准正态变量变换（SNV）、一阶导数（1D）、二阶导数（2D）和正交信号校正（OSC）等方法对原始光谱数据进行预处理,并使用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应重加权（CARS）算法进行特征波长筛选,建立并比较了不同的偏最小二乘法（PLS）定量分析模型,以确定最佳模型效果。结果表明,利用SPXY算法划分样本集,并经过SNV预处理和CARS筛选出特征波长,建立的水质酸度PLS定量分析模型性能较优,其预测集决定系数和预测均方根误差分别为0.978 6和0.380 3。参与建模的波长变量数由2 860个减少至45个,极大地提高了模型的运算速率,方法能够实现对水质酸度的快速、准确检测。

来源：2025年第3期

《理化检验-化学分册》期刊编辑部

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